TacticAI: Utnyttjar AI för att höja fotbollsträning och strategi

Fotboll, också känd som soccer, utmärker sig som en av de mest omfattande sporterna globalt. Utöver de fysiska färdigheterna som visas på planen är det strategiska nyanserna som ger djup och spänning till spelet. Som den före detta tyska fotbollsspelaren Lukas Podolsky berömt uttryckte, “Fotboll är som schack, men utan tärningarna.”

DeepMind, känt för sin expertis inom strategiskt spelande med framgångar i Schack och Go, har samarbetat med Liverpool FC för att introducera TacticAI. Detta AI-system är utformat för att stödja fotbollstränare och strateger i att förbättra spelets strategier, med fokus på att optimera hörnor – en avgörande aspekt av fotbollsspelet.

I den här artikeln kommer vi att ta en närmare titt på TacticAI, och utforska hur denna innovativa teknik är utvecklad för att förbättra fotbollsträning och strategianalys. TacticAI använder geometrisk djupinlärning och grafneuronnätverk (GNN) som dess grundläggande AI-komponenter. Dessa komponenter kommer att introduceras innan vi dyker in i TacticAIs innersta funktioner och dess transformerande inverkan på fotbollsstrategi och bortom.

Geometrisk djupinlärning och grafneuronnätverk

Geometrisk djupinlärning (GDL) är en specialiserad gren av artificiell intelligens (AI) och maskinlärning (ML) som fokuserar på att lära av strukturerad eller ostrukturerad geometrisk data, såsom grafer och nätverk som har inbyggda rumsliga relationer.

Grafneuronnätverk (GNN) är neuronnätverk som är utformade för att bearbeta grafstrukturerad data. De excellerar i att förstå relationer och beroenden mellan entiteter som representeras som noder och kanter i en graf.

GNN använder grafstrukturen för att propagera information över noder, och fånga relationella beroenden i data. Detta tillvägagångssätt transformerar nodfunktioner till kompakta representationer, kända som inbäddningar, som används för uppgifter som nodklassificering, länkprediktion och grafklassificering. Till exempel, i idrottsanalys, använder GNN grafrepresentationen av spektillstånd som indata och lär sig spelarinteraktioner, för utfallsförutsägelse, spelarvärdering, identifiering av kritiska spegelmoment och beslutsanalys.

TacticAI-modellen

TacticAI-modellen är ett djupinlärningssystem som bearbetar spelarsspårningsdata i bana-ramar för att förutsäga tre aspekter av hörnor, inklusive mottagare av skottet (vem som sannolikt kommer att ta emot bollen), bestämmer skottets sannolikhet (om skottet kommer att tas) och föreslår spelarpositionerjusteringar (hur man kan positionera spelarna för att öka/minska skottets sannolikhet).

Här är hur TacticAI utvecklas:

• Datainsamling: TacticAI använder en omfattande dataset med över 9 000 hörnor från Premier League-säsonger, kuraterade från Liverpool FC:s arkiv. Datat inkluderar olika källor, inklusive spatiotemporala bana-ramar (spårningsdata), händelseströmsdata (annotering av spekhändelser), spelarprofiler (höjder, vikter) och diverse speldata (stadionsinformation, planstorlekar).
• Dataförbehandling: Datat justerades med hjälp av spek-ID och tidsstämplar, filtrerade ut ogiltiga hörnor och fyllde i saknade data.
• Dataomvandling och förbehandling: Den insamlade datat omvandlades till grafstrukturer, med spelare som noder och kanter som representerar deras rörelser och interaktioner. Noderna kodades med funktioner som spelarpositioner, hastigheter, höjder och vikter. Kanterna kodades med binära indikatorer för lagtillhörighet (om spelarna är lagkamrater eller motståndare).
• Modellering: GNN bearbetar data för att avslöja komplexa spelarrelationer och förutsäga utdata. Genom att använda nodklassificering, grafklassificering och prediktiv modellering, används GNN för att identifiera mottagare, förutsäga skottets sannolikhet och bestämma optimala spelarpositioner, respektive. Dessa utdata ger tränare handlingsbara insikter för att förbättra strategiskt beslutsfattande under hörnor.
• Generativ modellintegration: TacticAI innehåller ett generativt verktyg som hjälper tränare att justera sina spekplaner. Det erbjuder förslag för små justeringar i spelarpositioner och rörelser, i syfte att antingen öka eller minska chanserna för att ett skott tas, beroende på vad som behövs för lagets strategi.

Impact av TacticAI bortom fotboll

Utvecklingen av TacticAI, som främst fokuserar på fotboll, har bredare implikationer och potential påverkan bortom fotboll. Några potentiella framtida påverkningar är:

• Framsteg inom AI inom idrott: TacticAI kunde spela en betydande roll i att främja AI inom olika idrottsfält. Det kan analysera komplexa spekhändelser, bättre hantera resurser och förutsäga strategiska drag, vilket kan leda till en betydande förbättring av träningspraxis, prestandaevaluering och spelarutveckling inom idrotter som basket, cricket, rugby och bortom.
• Försvars- och militära AI-förbättringar: Genom att använda de grundläggande koncepten i TacticAI, kunde AI-teknologier leda till betydande förbättringar inom försvars- och militärstrategi och hotanalys. Genom simulering av olika slagfältsförhållanden, tillhandahållande av resursoptimeringsinsikter och förutsägelse av potentiella hot, kunde AI-system inspirerade av TacticAIs tillvägagångssätt erbjuda avgörande beslutsstöd, öka situationsmedvetenhet och förbättra den militära effektiviteten.
• Upptäckter och framtida framsteg: TacticAIs utveckling betonar vikten av samarbete mellan mänskliga insikter och AI-analys. Detta understryker potentiella möjligheter för samarbetande framsteg inom olika fält. När vi utforskar AI-stödd beslutsfattning, kan insikterna från TacticAIs utveckling tjäna som riktlinjer för framtida innovationer. Dessa innovationer kommer att kombinera avancerade AI-algoritmer med specialiserad domänkunskap, vilket hjälper till att hantera komplexa utmaningar och uppnå strategiska mål inom olika sektorer, utöver idrott och försvar.

Slutsatsen

TacticAI representerar ett betydande steg i att förena AI med idrottsstrategi, särskilt inom fotboll, genom att förbättra de taktiska aspekterna av hörnor. Utvecklat genom ett samarbete mellan DeepMind och Liverpool FC, exemplifierar det fusionen av mänsklig strategisk insikt med avancerad AI-teknologi, inklusive geometrisk djupinlärning och grafneuronnätverk. Bortom fotboll har TacticAIs principer potentialen att transformera andra idrotter, samt fält som försvar och militära operationer, genom att förbättra beslutsfattande, resursoptimering och strategisk planering. Detta banbrytande tillvägagångssätt understryker den växande betydelsen av AI inom analytiska och strategiska domäner, och lovar en framtid där AI:s roll i beslutsstöd och strategisk utveckling spänner över olika sektorer.